HBF(High Bandwidth Flash, 고대역폭 플래시)란? HBM 대비 장점·단점과 AI 응용 사례

최근 AI 하드웨어 아키텍처에서 메모리는 더 이상 단순한 주변 장치가 아니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM), 생체신호 처리 모델, 이미지·비디오 생성 모델 등 대규모 데이터와 고속 처리 요구가 증가하면서 기존 메모리·스토리지 구조는 속도와 용량 모두에서 한계를 드러내고 있다. 고대역폭 플래시 HBF(High Bandwidth Flash)는 이러한 문제를 해결할 수 있는 핵심 기술로 평가받고 있다.

전통적으로 메모리는 CPU/GPU 가까이에 있는 DRAM 기반 HBM(High Bandwidth Memory)을 사용하여 속도 병목 문제를 완화했지만, HBM은 용량 확대에 한계가 있고 비용 부담이 크다. 이에 대한 대안으로 등장한 것이 HBF이다. HBF는 고용량 NAND 플래시의 장점을 고대역폭과 결합하려는 기술이며, 이를 통해 AI 인퍼런스 성능을 향상시키려는 시도가 활발히 진행되고 있다.

1. HBF 기술 개념과 배경

고대역폭 플래시 HBF는 고속의 데이터 전송을 가능하게 하면서도 대용량을 보존하려는 차세대 메모리 아키텍처이다. 기존 NAND 플래시는 SSD 등의 저장장치에서 많은 데이터를 저장하는 데 쓰였지만, 메모리의 대역폭 및 연산 지원에서는 한계가 있었다. HBF는 이러한 플래시 메모리를 DRAM 기반의 HBM처럼 수직으로 적층하고, 실리콘 관통 전극(TSV) 등 고속 인터커넥트 기술을 활용함으로써 대량의 읽기 데이터에 대해 높은 대역폭을 제공한다.

핵심 아이디어는 “낮은 비용의 대용량 NAND 플래시를 메모리 대역폭 문제를 해결하는 쪽으로 진화시키자”는 것이다. 이를 통해 AI 모델이 요구하는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있고, 기존 HBM만으로는 불가능한 용량 확장이 가능하다.

 

 

 

 

 

 

2. HBF 구조 및 작동 원리

HBF는 단일 플래시 칩이 아닌 다수의 3D NAND 다이(Die)를 수직으로 쌓아 연결하는 구조를 취한다. 각 다이는 TSV(Through Silicon Via) 같은 기술로 연결되어, 병렬 I/O 경로를 확보한다. 이 병렬 구조를 통해 집합적인 데이터 전송 대역폭을 증가시키며, GPU 같은 AI 가속기와의 통신 지연을 최소화하려고 설계되었다.

또한 이 패키지는 실리콘 인터포저 같은 고속 연결체로 GPU와 직접 통신할 수 있도록 만들어진다. 이는 SSD나 기존 PCIe 장치처럼 일반 스토리지 인터페이스를 통해 전송되는 것이 아니라, 메모리 버스 수준에 가깝게 동작하도록 설계된 구조라는 점이 중요하다.

 

3. HBF의 장점과 실제 활용

HBF는 기존 HBM 대비 8배 이상 대용량을 확보하면서도 기존 플래시 대비 훨씬 높은 대역폭을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 예를 들어 샌디스크(SanDisk) 등 주요 업체의 발표에 따르면 HBF는 HBM과 유사한 대역폭 성능을 달성하면서도, 용량은 8~16배 수준으로 확대될 수 있다는 평가를 받고 있다.

이로 인해 HBF는 특히 AI 모델 인퍼런스 workloads에 적합하다. 대규모 모델일수록 GPU 내부 HBM만으로 처리하기 어려운 데이터를 외부에서 빠르게 불러오고 저장할 필요가 크며, HBF는 이 영역에서 대안으로 부상하고 있다.

또한, NAND 플래시의 비휘발성 특성 때문에 전원이 꺼져도 데이터 유지가 가능하다는 점도 장점이다. 이는 AI 워크로드가 중요한 서버 환경에서 안정성을 더해 준다.

 

4. HBF 한계 및 기술 과제

HBF는 HBM과 유사한 대역폭을 목표로 하지만 DRAM 기반 메모리와 비교하면 지연(latency)가 상대적으로 높다는 기술적 한계가 있다. 플래시 메모리는 저장 매체로 설계된 특성상 DRAM 대비 쓰기·읽기 반응 속도가 상대적으로 느리기 때문에, 시스템 아키텍처 전체에서 지연 문제는 해결해야 할 숙제로 남아 있다.

또한 구조 자체가 매우 복잡하기 때문에 제조 측면에서도 난이도가 높다. TSV, 인터포저, 고속 인터페이스 등 다양한 요소를 조합해야 하며, 이 부분이 상용화 속도를 늦추는 요인으로 작용한다.

 

5. 최신 로드맵과 산업 동향

최근 동향을 보면 샌디스크와 SK 하이닉스는 HBF 기술 표준화를 위한 협력을 강화하고 있으며, 2026년 말 샘플, 2027년 상용 AI 시스템 적용을 목표로 개발 중인 것으로 알려졌다.

또한 여러 글로벌 반도체 업체들—삼성, SK 하이닉스, Kioxia 등—이 HBF 관련 연구를 진행 중이며, Nvidia, AMD, 구글과 같은 AI 하드웨어 파트너들도 주목하고 있다.

이러한 협력은 HBF가 단일 기업 기술이 아닌 산업 표준으로 확산될 가능성을 보여준다.

 

6. HBF의 의미와 향후 전망

고대역폭 플래시 HBF는 AI 메모리 병목 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가진 차세대 메모리 아키텍처이다. HBM의 속도와 NAND 플래시의 용량을 결합함으로써 AI 처리 성능을 한 단계 끌어올릴 수 있는 잠재력이 존재하며, 2027년 이후 실제 인퍼런스 시스템에 적용되는 사례가 등장할 가능성이 높다.

물론 기술적인 난제와 latency 문제 등 해결해야 할 과제도 분명하지만, HBF는 AI 하드웨어 설계에서 새로운 패러다임을 열 수 있는 중요한 전환점으로 평가된다. 물론 상용 완성도는 아직 초기 단계지만, 학계와 업계 모두가 집중적으로 연구하고 있는 만큼 향후 발전 속도가 빠를 가능성이 높다.

 

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